TA的每日心情 | 开心 2017-3-2 20:36 |
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电子图书
电子图书名: |
支持向量机:理论、算法与拓展 |
编者: |
邓乃扬,田汉英 |
内容简介: |
本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景,介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明,因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读,书中首先介绍了最优化的基础知识。
本书可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书,也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。 |
所属专业方向: |
算法分析 |
出版社: |
科学出版社出版 |
来源: |
全文传递,自己制作 |
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本帖最后由 rgtest 于 2011-11-4 10:33 编辑
* P+ ]' _4 ~1 |
- q( C! ]3 Z$ L9 b! K目录序言
2 E: }) X n& m; ~2 e/ I! c8 \符号表
6 f& Q7 n& {7 }% f, \9 _: M第1章 最优化基础7 w& Z. I7 x; I* y0 y+ |9 o% S
1.1 欧式空间上的最优化问题
0 b7 F0 W" y1 v4 q$ t/ | 1.1.1 最优化问题实例% r+ e( M: M& [- Y; X& ^0 a1 q
1.1.2 最优化问题及其解
+ Q) G" o$ L" A& x8 d 1.1.3 最优化问题的几何解释
2 W# `+ K& L& }+ `/ `3 p4 U 1.2 欧式空间上的凸规划
3 x: I" K' I4 |. G4 N7 Q 1.2.1 凸集和凸函数: s% B! f# {6 Y0 ?0 b }
1.2.2 凸规划问题及其基本性质$ R$ W. t" \* R4 p% W
1.2.3 凸规划的对偶理论
; q/ X* y# n$ i: x1 L 1.2.4 凸规划的最优性条件
5 [& A8 ~. W" j1 j 1.2.5 线性规划( P8 k# X; p3 _1 w5 H. g5 A, @
1.3 Hilbert空间上的凸规划+ y0 E7 Y3 X+ w0 A+ U# b( @% ~& O
1.3.1 凸函数及Frechet导数
/ I. N( _/ ?3 D: ] 1.3.2 凸规划问题% R# |4 s( v4 ]. z/ i
1.3.3 凸规划的对偶理论
% f/ t1 U3 H& }9 g* @ 1.3.4 凸规划的最优性条件; J1 w f8 c; ~- F: u7 ^
1.4 欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划, g# ~8 { f* p- H
1.4.1 带有广义不等式约束的凸规划
$ R# F. c$ p5 w( h. i 1.4.2 带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论
' l( h5 w t: q- p+ } 1.4.3 带有广义不等式约束的凸规划的最优性条件6 k+ _5 \) s) E/ l2 h+ b+ t4 e0 k" C6 s8 U
1.4.4 二阶锥规划
1 T. d. E1 W5 H* T 1.4.5 半定规划
* ]/ @8 Q2 X0 D+ s F% M9 l 1.5 Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划/ \$ X. N# O: a9 l
1.5.1 K-凸函数与Frechet导数( F9 X. l- }( l4 h% ~
1.5.2 凸规划问题
% n& m9 J. R7 x6 ]8 W. _& Q 1.5.3 凸规划的对偶理论& i( M: Z" [+ {# d" d
1.5.4 凸规划的最优性条件
2 o/ e- _% g! }$ F& J, ?第2章 线性分类机, L" A, Q9 J/ V! W: c7 m! R2 Y
2.1 分类问题的提出
7 ~7 I/ s% R# a7 _0 t: T 2.1.1 例子(心脏病诊断)9 N, B8 a! ]' R! a2 Z( r
2.1.2 分类问题和分类机
' z! Z9 f! h* E3 p 2.2 线性可分问题的支持向量分类机
& Z" \4 m2 M7 P. I5 c( b$ d 2.2.1 最大间隔法_
/ O2 [0 h; i( s/ N! d 2.2.2 线性可分问题的支持向量分类机
0 z8 O- C! Q& X 2.2.3 支持向量7 L- W7 s! |$ V) @! E) i, c
2.3 线性支持向量分类机
/ T4 f5 X! [- _0 L, S; n* M, l 2.3.1 最大间隔法, i! ~: s! ]# z, V3 a
2.3.2 线性支持向量分类机9 c8 s9 D9 ?, Y! T5 S
第3章 线性回归机, m: ?$ l1 E- t( ~. M$ X& O
3.1 回归问题和线性回归问题3 k: w7 v' b% N8 O
3.2 硬ε带超平面
) ~/ Q0 Z% J+ `! Y8 h% m 3.2.1 从线性回归问题到硬乒带超平面# o6 ^, G8 c8 Q4 x. \6 V. r
3.2.2 硬ε-带超平面与线性分划
( w% ]5 N( a% o0 h7 }6 L/ { 3.2.3 构造硬ε带超平面的最优化问题
( ~+ E3 J' q" `0 A( Y3 Y8 e) I3 s* `3.3 线性硬ε-带支持向量回归机% k. E2 y) o; S$ d
3.3.1 原始问题5 q+ y5 X) d' n0 |* J" S- P1 b; }
3.3.2 对偶问题及其与原始问题解的关系1 K# l7 U3 I( G0 u
3.3.3 线性硬ε-带支持向量回归机8 `8 ~5 `2 d: M: ]& K& _
3.4 线性ε-支持向量回归机: V8 u) v" s$ [* p; c
3.4.1 原始问题
$ X; x3 z- W* t- V( k 3.4.2 对偶问题及其与原始问题解的关系% x5 v7 R/ Z5 j
3.4.3 线性ε-支持向量回归机
1 z+ O/ C" K4 c* k% V, R第4章 核与支持向量机7 e q. v$ d4 E5 S D0 ^: M* l
4.1 从线性分划到非线性分划& q8 s7 G* U2 i
4.1.1 非线性分划的例子3 I- X' V) \7 U% P" u
4.1.2 基于非线性分划的分类算法
; C$ o7 l/ D p 4.1.3 基于非线性分划的回归算法
' c6 f9 ~: Y# K0 s- `4.2 核函数
7 A+ c: @) d; }' {/ ] 4.2.1 核函数及其特征# K8 s3 p5 `/ h6 X2 k$ J2 E l
4.2.2 核函数的判定和常用的核函数: v v' r" [# a$ q
4.3 支持向量机及其性质7 ~6 q' ~, M5 ^; \
4.3.1 支持向量分类机
! u, | a. Z7 j+ [* u 4.3.2 支持向量回归机1 L, i: T4 B3 m+ n. d7 T
4.4 支持向量机中核函数的选取/ L, \( h" U. x: F% A
4.4.1 已知训练集时核函数的选取 F5 Z3 a% {- }7 I% \
……. H. @3 E( A$ ?5 r) w3 m( v
第5章 C-支持向量分类机的统计学基础- v4 I* k1 H! j; }. X) m" M
第6章 模型选择
$ s; b' d# [2 O- K& D第7章 算法
5 k- n7 H. p( l. V, g第8章 支持向量机的变形与拓广
1 f2 @( f- `- {$ ]5 g6 s参考文献" ~6 e8 b7 g. z2 x) T" v
索引$ M: e" |# w& S* i4 Q5 ]. T
+ `: d) X+ V0 N) `# \& |7 ^
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: C7 d( _8 m- K, A
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& S7 ~ a% j9 U
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& C6 |# B. n! z
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4 [ U. v6 y, L+ m
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; ^; T2 C7 {% n
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